Python中的 Pandas.DataFrame.hist()函数

Pandas.DataFrame.hist()函数有助于理解数值变量的分布。此函数将值拆分为数值变量。它的主要功能是制作给定数据框的直方图。

数据的分布由Histogram表示。当使用函数 Pandas DataFrame.hist() 时，它会自动对 DataFrame 中的每个系列调用函数matplotlib.pyplot.hist() 。结果，我们获得了每列一个直方图。

Syntax: DataFrame.hist(data, column=None, by=None, grid=True, xlabelsize=None, xrot=None, ylabelsize=None, yrot=None, ax=None, sharex=False, sharey=False, figsize=None, layout=None, bins=10, backend=None, legend=False, **kwargs)

Parameters:

data: DataFrame
column: str or sequence
xlabelsize: int, default None
ylabelsize: int, default None
ax: Matplotlib axes object, default None
**kwargs
All other plotting keyword arguments to be passed to matplotlib.pyplot.hist().

Return:
matplotlib.AxesSubplot or numpy.ndarray

编程需要懂一点英语

示例 1：创建2 列Pandas 数据框的直方图

有时我们需要绘制数据框列的直方图，以便更深入地分析它们。在这种情况下， dataframe.hist()函数有很大帮助。使用这个函数，我们可以绘制任意多列的直方图。

Python3

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a Data frame
values = pd.DataFrame({
    'Length': [2.7, 8.7, 3.4, 2.4, 1.9],
    'Breadth': [4.24, 2.67, 7.6, 7.1, 4.9]
})
  
# Creating Histograms of columns 'Length'
# and 'Breadth' using Dataframe.hist()
# function
hist = values.hist(bins=5)

Python3

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a Data frame
values = pd.DataFrame({
    'Length': [2.7, 8.7, 3.4, 2.4, 1.9],
    'Breadth': [4.24, 2.67, 7.6, 7.1, 4.9],
    'Height': [5.8, 5.5, 7.8, 10.88, 0.1]})
  
# Creating Histograms of columns 'Length', 
# 'Breadth' and 'Height' using Dataframe.hist()
# function
hist = values.hist(bins=12)

Python3

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a Data frame
values = pd.DataFrame({
    'Length': [2.7, 8.7, 3.4, 2.4, 1.9],
    'Breadth': [4.24, 2.67, 7.6, 7.1, 4.9],
    'Height': [5.8, 5.5, 7.8, 10.88, 0.1],
    'Weight': [20, 40.8, 55.8, 7.2, 48]
})
  
# Creating Histograms of columns 'Length',
# 'Breadth', 'Height' and 'Weight'
# using Dataframe.hist() function
hist = values.hist(bins=8)

输出：

在上面的示例中，我们使用dataframe.hist()函数绘制列“长度”和“宽度”的直方图。

示例 2：创建3 列Pandas 数据框的直方图

蟒蛇3

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a Data frame
values = pd.DataFrame({
    'Length': [2.7, 8.7, 3.4, 2.4, 1.9],
    'Breadth': [4.24, 2.67, 7.6, 7.1, 4.9],
    'Height': [5.8, 5.5, 7.8, 10.88, 0.1]})
  
# Creating Histograms of columns 'Length', 
# 'Breadth' and 'Height' using Dataframe.hist()
# function
hist = values.hist(bins=12)

输出：

在上面的示例中，我们使用dataframe.hist()函数绘制列“长度”、“宽度”和“高度”的直方图。

示例 3：创建4 列Pandas 数据框的直方图

蟒蛇3

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a Data frame
values = pd.DataFrame({
    'Length': [2.7, 8.7, 3.4, 2.4, 1.9],
    'Breadth': [4.24, 2.67, 7.6, 7.1, 4.9],
    'Height': [5.8, 5.5, 7.8, 10.88, 0.1],
    'Weight': [20, 40.8, 55.8, 7.2, 48]
})
  
# Creating Histograms of columns 'Length',
# 'Breadth', 'Height' and 'Weight'
# using Dataframe.hist() function
hist = values.hist(bins=8)

输出：

在上面的示例中，我们使用dataframe.hist()函数绘制列“长度”、“宽度”、“高度”和“重量”的直方图。